엔터프라이즈 인텔리전스란 무엇인가요?

엔터프라이즈 인텔리전스(EI)는 비즈니스 인텔리전스, 지식 관리, 엔터프라이즈 검색 및 AI를 결합한 조직 전반의 역량입니다. 정형 및 비정형 데이터 등 사용 가능한 모든 데이터를 의사 결정과 행동으로 전환합니다. 단일 도구나 분석 기능보다 더 넓은 개념인 EI는 조직 내 모든 팀, 애플리케이션, AI 시스템이 일관되고 신뢰할 수 있는 정보를 바탕으로 작업할 수 있도록 지원하는 아키텍처입니다.

엔터프라이즈 인텔리전스를 이해하는 한 가지 방법은 기존의 비즈니스 인텔리전스(BI)를 넘어선 다음 단계로 생각하는 것입니다. BI는 대시보드, 보고서, 정형 비즈니스 데이터에 초점을 맞춥니다. EI는 문서, 이메일, 지원 티켓과 같은 비정형 정보를 엔터프라이즈 검색 및 AI와 결합하여 이러한 관점을 확장합니다. 데이터 및 분석 리더, IT 의사 결정권자, 엔터프라이즈 보고 및 AI 시스템을 구축하는 팀에 EI는 신뢰할 수 있는 답변과 행동을 가능하게 하는 신뢰할 수 있는 데이터와 조직적 맥락을 제공합니다.

엔터프라이즈 인텔리전스 작동 방식

엔터프라이즈 인텔리전스는 데이터, 분석, 검색, AI를 하나의 아키텍처로 통합합니다. 데이터는 비즈니스 전반에서 수집, 통합, 정제되어 한 곳에 저장되며, 주로 데이터 레이크하우스를 사용합니다. 거버넌스 규칙은 누가 데이터에 액세스할 수 있는지, 데이터가 어떻게 정의되는지, Unity Catalog와 같은 플랫폼을 통해 어떻게 추적되는지 제어합니다. 그런 다음 분석 도구, 검색, AI가 공유 데이터 레이어에서 작동하여 사용자 및 애플리케이션에 인사이트와 행동을 제공합니다.

핵심 요소는 거버넌스가 적용된 비즈니스 맥락입니다. 이는 "활성 고객", "월간 매출" 또는 "이탈"과 같은 용어가 무엇을 의미하는지 결정하는 공유된 정의, 관계, 시맨틱입니다. 이 레이어는 거버넌스와 AI 사이에 위치하여 사람과 AI 에이전트가 신뢰할 수 있는 정보를 바탕으로 추론할 수 있도록 돕습니다. Unity Catalog 비즈니스 시맨틱은 조직이 데이터 및 AI 워크로드 전반에서 이러한 맥락을 일관되게 정의하고 관리할 수 있도록 지원합니다. 또한 엔터프라이즈 인텔리전스는 데이터베이스 레코드부터 PDF, 계약서, 이메일, 이미지, 통화 녹취록에 이르기까지 정형 및 비정형 정보 모두에서 작동합니다. 그 결과 일관성이 확보됩니다. 모든 팀, 도구, AI 시스템이 동일한 신뢰할 수 있는 소스를 바탕으로 작동하므로 지표에 대한 이견이 줄어들고 의사 결정에 대한 신뢰도가 높아집니다.

스택: EI의 구성 요소

단일 도구만으로는 엔터프라이즈 인텔리전스를 실현할 수 없습니다. EI는 하단의 데이터 기반부터 상단의 분석, AI, 행동에 이르기까지 함께 작동하는 상호 연결된 레이어의 스택입니다.

데이터 기반

여기에는 매출 거래, 재고 수량, 고객 프로필과 같은 정형 레코드부터 문서, 이메일, 지원 로그와 같은 비정형 콘텐츠에 이르기까지 조직의 모든 데이터가 저장됩니다. 현대적인 EI는 일반적으로 데이터 레이크의 유연성과 데이터 웨어하우스의 성능 및 신뢰성을 결합한 레이크하우스 아키텍처를 기반으로 구축됩니다. 강력한 데이터 기반이 없다면 그 위에 구축된 모든 것을 신뢰하기 어려워집니다.

통합 및 파이프라인

파이프라인은 소스 시스템에서 중앙 환경으로 데이터를 이동하고, 정제하고, 최신 상태로 유지하는 배관 역할을 합니다. EI는 배치 처리(예정된 업데이트)와 스트리밍(실시간 업데이트)을 모두 지원하므로 리더가 오래된 정보를 바탕으로 의사 결정을 내리지 않도록 합니다. 신뢰할 수 있는 파이프라인은 종종 간과되기 쉽지만, 신뢰할 수 있는 데이터 레이어와 그렇지 않은 레이어를 구분하는 결정적인 차이점입니다.

거버넌스 및 시맨틱

거버넌스는 누가 데이터에 액세스할 수 있는지, 데이터가 어떻게 사용되는지, 시간이 지남에 따라 어떻게 추적되는지 정의합니다. 시맨틱은 그 위에 놓이는 공유된 비즈니스 정의를 제공합니다. "활성 고객"이나 "월간 매출"과 같은 용어가 무엇을 의미하는지 확립하여 서로 다른 팀이 서로 다른 수치를 보고하지 않도록 합니다.

이러한 레이어는 함께 작동합니다. 시맨틱이 없는 거버넌스는 팀에 안전하지만 여전히 합의할 수 없는 데이터를 남겨둡니다. 거버넌스가 없는 시맨틱은 아무도 신뢰할 수 없는 정의를 만듭니다. 이 두 가지가 결합되어 분석을 신뢰할 수 있게 만들고 AI를 믿을 수 있게 만드는 맥락을 제공합니다. Unity Catalog 비즈니스 시맨틱은 조직에 대시보드, 데이터 파이프라인, AI 시스템 전반에서 일관되게 사용할 수 있는 비즈니스 지표, 핵심 성과 지표(KPI) 및 공유 정의를 정의하는 중앙 집중식 방법을 제공합니다.

분석 및 BI

대시보드, 보고서, 애드혹 쿼리 및 셀프 서비스 도구는 기존의 비즈니스 인텔리전스 레이어를 구성합니다. 현대적인 EI 아키텍처에서 이러한 도구들은 더 이상 사일로화되지 않습니다. AI, 검색, 데이터 엔지니어링과 동일하게 거버넌스가 적용된 데이터 및 조직적 맥락을 활용하므로 조직 전반에서 인사이트가 일관되게 유지됩니다.

엔터프라이즈 검색 및 지식 관리

조직이 알고 있는 모든 것이 데이터베이스에 저장되어 있는 것은 아닙니다. 정책, 계약서, 제품 문서, 지원 티켓 및 조직 지식은 위키, 공유 드라이브 및 기타 시스템에 분산되어 있는 경우가 많습니다. 엔터프라이즈 검색은 이러한 정보를 더 쉽게 찾고 사용할 수 있도록 하여 직원과 AI 시스템이 맥락에 맞는 관련 정보를 검색할 수 있도록 돕습니다.

EI는 이러한 지식을 일급 데이터 소스로 취급합니다. 지식, 데이터, 공유된 맥락이 연결되면 사람과 AI 시스템은 조직에 대한 더 완전한 그림을 바탕으로 작업할 수 있습니다.

AI 및 머신러닝

AI 레이어에는 수요 예측, 사기 탐지, 이탈 예측과 같은 예측 모델과 대화형 인터페이스, 콘텐츠 생성 및 AI 에이전트와 같은 생성형 AI 기능이 모두 포함됩니다.

AI 에이전트는 조직 데이터를 사용하여 자체 계획을 수립하고 작업을 완료하는 복잡한 추론 능력을 갖춘 애플리케이션입니다. 예를 들어, 에이전트는 제품 문서와 계정 이력을 사용하여 고객 응답 초안을 작성하거나, 계약서 문구와 규제 요구사항을 비교하여 규정 준수 리스크를 표시할 수 있습니다.

이러한 시스템의 효과는 그 바탕이 되는 데이터와 맥락의 품질에 달려 있습니다. 간과하기 쉬운 한 가지 과제는 오래된 맥락입니다. 위키, 문서, 용어집, 시맨틱 정의를 포함한 많은 엔터프라이즈 지식 소스는 비즈니스가 계속 변화하는 동안 드물게 업데이트됩니다. 제품이 발전하고, 가격이 변하고, 규제가 바뀌고, 새로운 고객 세그먼트가 등장합니다. 결과적으로 몇 달 전에는 정확했던 정보가 오늘날 비즈니스가 운영되는 방식을 더 이상 반영하지 못할 수 있습니다. AI 시스템에는 정적인 문서가 아니라 최신 상태로 유지되는 맥락이 필요합니다. 이것이 바로 현대적인 엔터프라이즈 인텔리전스가 비즈니스 정의와 조직 지식을 운영 데이터와 함께 유지 관리되는 거버넌스가 적용된 자산으로 취급하는 이유입니다.

의사 결정 및 행동 레이어

인사이트는 이를 바탕으로 행동할 수 있는 사람에게 도달할 때만 가치를 창출합니다. EI 아키텍처에서 결과물은 대시보드, 대화형 인터페이스, 애플리케이션 내에 내장된 추천 또는 AI 에이전트에 의해 트리거되는 자동화된 행동으로 나타날 수 있습니다. 엔터프라이즈 인텔리전스는 의사 결정에 영향을 미치거나 행동을 개시할 때 비로소 완성됩니다.

엔터프라이즈 인텔리전스 vs. 관련 용어

"엔터프라이즈 인텔리전스"라는 용어는 종종 여러 관련 개념과 함께 사용됩니다. 이러한 용어들은 서로 중첩되기도 하지만, 서로 다른 역량을 설명합니다. 아래 표는 주요 차이점을 강조하여 보여줍니다.

가장 중요한 차이점은 비즈니스 인텔리전스가 엔터프라이즈 인텔리전스의 동의어가 아니라 그 구성 요소라는 점입니다. 비즈니스 인텔리전스는 대시보드, 보고서, KPI를 통해 정형 비즈니스 데이터를 보고하고 분석하는 데 중점을 둡니다. 엔터프라이즈 인텔리전스는 비정형 지식, 엔터프라이즈 검색, AI를 통합하여 사람과 시스템이 동일한 신뢰할 수 있는 정보를 바탕으로 작업할 수 있도록 함으로써 이러한 기반을 확장합니다.

이것이 중요한 이유

오늘날 기업들은 그 어느 때보다 많은 데이터를 보유하고 있으며, 더 많은 직원이 쉬운 일상어로 질문을 던지고 있고, 비즈니스 전반에 AI를 도입해야 한다는 압박도 점점 커지고 있습니다. 대부분의 기업은 수년간 축적된 기존 도구(레거시) 문제도 겪고 있습니다. 서로 분리된 데이터 웨어하우스, BI 플랫폼, ML 환경, 검색 도구는 데이터나 정의, 거버넌스를 서로 공유하지 못하는 경우가 많습니다.

엔터프라이즈 인텔리전스가 중요한 이유는 이렇게 파편화된 환경을 단일화된 거버넌스 기반으로 대체하기 때문입니다. 이를 통해 팀은 더 빠르게 답변을 얻고, 어떤 숫자가 맞는지 논쟁하는 시간을 줄이며, 서로 연결되지 않은 시스템을 유지 관리하는 데 드는 비용과 복잡성을 낮출 수 있습니다. 또한 AI의 신뢰성도 높여줍니다. 모델은 추론의 바탕이 되는 데이터와 컨텍스트만큼만 신뢰할 수 있습니다. 통합되고 거버넌스가 적용된 기반이 없다면 AI 프로젝트는 파일럿 단계를 벗어나기 어렵습니다. 엔터프라이즈 인텔리전스는 엔터프라이즈 AI가 대규모로 작동할 수 있도록 지원하는 초석입니다.

주요 이점

엔터프라이즈 인텔리전스가 올바르게 구현되면 그 이점은 분석 팀뿐만 아니라 비즈니스 전반에 걸쳐 나타납니다.

• 의사 결정이 빨라집니다. 리더는 분석가의 보고서나 데이터 추출을 며칠씩 기다릴 필요 없이 실시간으로 답변을 얻을 수 있습니다.
• 지표의 일관성이 유지됩니다. 모든 팀이 신뢰할 수 있는 동일한 정의를 바탕으로 작업하므로, 어떤 숫자가 맞는지에 대한 반복적인 논쟁이 사라집니다.
• 접근성이 넓어집니다. 분석가뿐만 아니라 비즈니스 사용자도 쉬운 일상어로 질문하고 신뢰할 수 있는 답변을 얻을 수 있습니다.
• AI를 프로덕션에 바로 적용할 수 있습니다. 통합되고 거버넌스가 적용된 기반을 통해 실제 엔터프라이즈 데이터에서 작동하는 AI 에이전트를 배포할 수 있습니다.
• 비용과 복잡성이 줄어듭니다. 파편화된 도구를 통합하면 중복이 줄어들고 라이선스 비용이 절감되며 운영이 간소화됩니다.
• 거버넌스가 내장되어 있습니다. 보안, 규정 준수, 데이터 리니지가 사후에 추가되는 것이 아니라 아키텍처 자체에 포함되어 있습니다.
• 확장이 쉬워집니다. 처음부터 다시 구축할 필요 없이 새로운 데이터 볼륨, 팀, 사용 사례를 추가할 수 있습니다.

일반적인 과제

엔터프라이즈 인텔리전스는 상당한 가치를 제공하지만, 이를 구현하는 것은 쉽지 않습니다. 가장 흔한 실패 원인은 조직 및 아키텍처상의 문제입니다.

데이터 사일로 및 파편화

대부분의 기업은 ERP 시스템, CRM 시스템, 데이터 웨어하우스, 클라우드 스토리지 및 SaaS 애플리케이션을 포함한 수십 개의 시스템에 데이터가 분산되어 있습니다. 이러한 시스템은 독립적으로 구축되는 경우가 많으며 공통의 구조나 스키마를 공유하지 않습니다. 통합된 뷰를 생성하려면 기술적 통합뿐만 아니라 우선순위와 일정이 서로 다른 팀 간의 조율도 필요합니다.

일관되지 않은 정의 및 지표

팀마다 동일한 비즈니스 용어를 다르게 정의하곤 합니다. 예를 들어 "매출"은 재무 팀, 영업 운영 팀, 제품 팀에 각각 서로 다른 의미로 해석될 수 있습니다. 이러한 정의가 데이터 레이어에서 정렬되고 강제되지 않으면 엔터프라이즈 인텔리전스는 무너집니다. 모든 다운스트림 보고서, 대시보드, AI 결과물에 이러한 불일치가 그대로 반영되기 때문입니다.

거버넌스 및 규정 준수

데이터를 통합하면 그 가치가 높아지지만, 거버넌스의 필요성도 함께 커집니다. 데이터가 중앙 집중화되고 접근하기 쉬워질수록, GDPR, HIPAA 또는 산업별 규정 등 규제 요구사항을 준수하고 액세스를 제어하며 리니지를 추적하고 품질 표준을 적용하는 것이 더욱 중요해집니다.

파일럿 단계에서의 정체

많은 조직이 EI 또는 AI 파일럿을 성공적으로 수행한 후 이를 프로덕션으로 전환하는 데 어려움을 겪습니다. 그 원인은 대개 동일합니다. 기본 아키텍처가 확장 가능하도록 구축되지 않았기 때문입니다. 정제된 파일럿 데이터 세트에서 전체 엔터프라이즈 데이터로 확장하면 소규모에서는 보이지 않던 거버넌스, 통합, 시맨틱의 격차가 드러나게 됩니다.

인재 및 변화 관리

엔터프라이즈 인텔리전스는 기술적 과제인 동시에 사람의 과제이기도 합니다. 이를 위해서는 조직 전반의 데이터 리터러시, 자체 도구와 프로세스에 익숙한 팀을 위한 새로운 워크플로, 그리고 경영진의 지속적인 후원이 필요합니다. 기술이 갖춰져 있더라도 조직이 데이터로 일하는 방식을 바꾸지 않는다면 실패할 수 있습니다.

비용 및 복잡성 증가

서로 분리된 웨어하우스, BI 플랫폼, ML 환경, 검색 도구를 짜깁기하면 비용이 상승하고, 책임이 중복되며, 전반적인 시스템 유지 관리가 더 어려워집니다. 도구가 추가될 때마다 정의가 달라지고 데이터 동기화가 깨질 수 있는 지점이 늘어나는 셈입니다.

엔터프라이즈 인텔리전스 실제 적용 사례

엔터프라이즈 인텔리전스는 산업마다 다르게 나타나지만, 패턴은 동일합니다. 데이터를 통합하고, AI를 적용하고, 의사 결정이나 행동을 이끌어내는 것입니다.

• 금융 서비스. 은행 및 보험 전반에 걸친 실시간 사기 탐지, 리스크 모델링, 개인화된 고객 경험 제공.
• 리테일 및 소비재(CPG). 매장과 채널 전반에 걸친 수요 예측, 동적 가격 책정, 실시간 고객 행동 분석.
• 헬스케어 및 생명 과학. 환자 결과 예측, 임상 연구 가속화, 의료 서비스 제공의 운영 효율성 향상.
• 제조업. 엔드투엔드 공급망 가시성 확보, 예지 보전, 공장 현장의 품질 관리.
• 통신. 네트워크 신뢰성 모니터링, 이탈 예측, AI 기반 고객 서비스.
• 공공 부문. 기관 간 신속한 데이터 처리, 부정 수급 및 낭비 탐지, 대국민 서비스 개선.
• 미디어 및 엔터테인먼트. 오디언스 개인화, 콘텐츠 추천, 광고 최적화.

조직에서 엔터프라이즈 인텔리전스를 실제로 어떻게 적용하고 있는지 산업별 솔루션에서 자세히 알아보세요.

AI와 함께 진화하는 엔터프라이즈 인텔리전스

수년 동안 엔터프라이즈 인텔리전스는 주로 대시보드 중심으로 운영되었습니다. 사람들은 보고서를 보고, 답을 찾고, 다음에 무엇을 할지 결정했습니다. 이제 그 모델이 바뀌기 시작했습니다. 오늘날 사람들은 쉬운 일상어로 질문하고 즉각적인 답변을 얻을 수 있습니다. 생성형 AI는 훨씬 더 광범위한 사용자가 자연어를 통해 엔터프라이즈 데이터에 인터페이스할 수 있도록 함으로써 이러한 변화를 가속화하고 있습니다. AI 에이전트는 답변 초안을 작성하고, 이상 징후를 감지하고, 워크플로를 트리거하고, 일상적인 작업을 완료할 수 있습니다. 대화형 인터페이스가 보편화됨에 따라 인사이트를 발견하고 이를 실행에 옮기는 사이의 간극이 계속해서 줄어들고 있습니다.

이러한 변화는 일부에서 엔터프라이즈 범용 인텔리전스(EGI)라고 부르는 방향으로 나아가고 있습니다. 이는 AI 시스템이 비즈니스 전반에서 의사 결정과 행동을 자율적으로 조율하는 미래의 상태를 의미합니다. 하지만 이러한 미래는 더 나은 모델 그 이상에 달려 있습니다. 에이전트의 신뢰성은 에이전트가 추론하는 데이터와 비즈니스 컨텍스트의 신뢰성에 달려 있으며, 이 컨텍스트는 항상 최신 상태로 유지되어야 합니다. 동시에 프론티어 AI 모델에 대한 접근이 대중화되고 있습니다. 이제 차별화 요소는 모델 자체가 아닙니다. 모델의 바탕이 되는 비즈니스 컨텍스트의 품질, 일관성, 최신성입니다. 많은 조직에 있어 이러한 컨텍스트가 진정한 경쟁 우위가 되고 있으며, 엔터프라이즈 인텔리전스는 이를 구축, 유지 및 거버넌스하는 방법입니다.

엔터프라이즈 인텔리전스를 위한 단일 플랫폼

Databricks 플랫폼은 레이크하우스 기반, 통합 거버넌스, 비즈니스 컨텍스트에 기반한 AI, 조직 내 더 많은 사람들이 데이터에 접근할 수 있도록 지원하는 대화형 경험을 결합하여 엔터프라이즈 인텔리전스를 제공하도록 구축되었습니다.

Unity Catalog는 데이터 및 AI 자산에 대한 중앙 집중식 거버넌스를 제공하여 액세스를 제어하고 리니지를 추적하며 일관된 비즈니스 정의를 적용합니다. Unity Catalog Business Semantics는 이를 기반으로 조직이 지표, 차원, 비즈니스 규칙을 정의할 수 있는 단일 공간을 제공합니다. 대시보드, SQL 쿼리, AI 에이전트는 모두 설명하는 데이터와 함께 최신 상태로 유지되는 동일한 거버넌스 정의를 바탕으로 작동합니다. Lakeflow는 모든 것을 최신 상태로 유지하는 데이터 파이프라인과 오케스트레이션을 처리합니다. Genie를 사용하면 비즈니스 사용자가 쉬운 일상어로 질문하고 신뢰할 수 있는 답변을 얻을 수 있습니다. Databricks Agent Bricks는 조직이 엔터프라이즈 데이터에 기반한 AI 에이전트를 구축하고 거버넌스할 수 있도록 지원합니다.

그 결과 사람, 애플리케이션, AI 에이전트가 신뢰할 수 있는 동일한 소스를 바탕으로 협업하는 시스템이 구축됩니다. 비즈니스 사용자, 분석가, 대시보드, AI 에이전트는 비즈니스 용어의 의미나 신뢰할 수 있는 숫자가 무엇인지 고심할 필요가 없습니다. 모두가 거버넌스가 적용된 동일한 기반 위에서 작동하므로, 조직은 분리된 도구에서 벗어나 자신 있게 AI를 확장하고 데이터를 비즈니스 전반의 의사 결정과 행동으로 전환할 수 있습니다.

자주 묻는 질문

Q. 기업 인텔리전스는 비즈니스 인텔리전스와 어떻게 다른가요?
A. 비즈니스 인텔리전스는 대시보드, 보고서 및 KPI를 통해 정형 비즈니스 데이터를 분석하는 데 중점을 둡니다. 기업 인텔리전스는 BI를 기반으로 기업 검색, 지식 관리, 거버넌스 및 AI를 추가합니다. 즉, BI는 조직이 어떤 일이 일어나고 있는지 이해하도록 돕습니다. 기업 인텔리전스는 사람과 AI 시스템이 어떤 일이 일어나고 있는지 이해하고 이에 따라 행동할 수 있도록 지원합니다.

Q. 기업 인텔리전스는 엔터프라이즈 BI와 같나요?
A. 아닙니다. 엔터프라이즈 BI는 일반적으로 대규모 보고 및 분석에 중점을 둡니다. 기업 인텔리전스는 이러한 기능을 포함하지만 그 이상으로 확장됩니다. 정형 및 비정형 데이터, 공유된 비즈니스 컨텍스트, 기업 검색 및 AI를 결합하여 공통된 기반에서 의사 결정과 행동을 취할 수 있도록 지원합니다.

Q. 기업 인텔리전스의 주요 구성 요소는 무엇인가요?
A. 대부분의 기업 인텔리전스 아키텍처에는 데이터 기반, 통합 및 파이프라인, 거버넌스 및 시맨틱, 분석 및 BI 도구, 기업 검색 및 지식 관리, AI 및 머신러닝, 그리고 인사이트가 행동으로 전환되는 의사 결정 레이어가 포함됩니다. 단일 구성 요소만으로는 기업 인텔리전스를 구현할 수 없습니다. 진정한 가치는 이러한 레이어가 함께 작동하는 방식에서 나옵니다.

Q. 기업 인텔리전스와 지식 관리의 차이점은 무엇인가요?
A. 지식 관리는 문서, 정책, 전문 지식 및 조직의 노하우와 같은 정보를 수집, 정리 및 공유하는 데 중점을 둡니다. 기업 인텔리전스는 정형 비즈니스 데이터, 분석, 거버넌스, 검색 및 AI와 함께 이러한 지식을 활용합니다. 지식 관리는 사람들이 정보를 찾을 수 있도록 돕습니다. 기업 인텔리전스는 사람과 AI 시스템이 해당 정보를 활용하여 의사 결정을 내리고 행동을 취할 수 있도록 지원합니다.

Q. 기업 범용 인텔리전스(EGI)란 무엇인가요?
A. 기업 범용 인텔리전스(EGI)는 AI 시스템이 비즈니스 전반에서 의사 결정과 행동을 자율적으로 대규모로 조정할 수 있는 미래의 모습을 의미합니다. 기업 인텔리전스는 이를 가능하게 하는 신뢰할 수 있는 데이터, 거버넌스 및 비즈니스 컨텍스트를 제공합니다. EGI는 이를 기반으로 AI 시스템이 여러 도메인에 걸쳐 추론하고, 워크플로우를 조정하며, 사람의 개입을 최소화하면서 점점 더 복잡한 작업을 수행할 수 있도록 지원합니다. 이는 특정 제품 카테고리라기보다는 업계가 나아가고 있는 방향으로 이해하는 것이 가장 적절합니다.

인텔리전스를 행동으로 전환

기업 인텔리전스는 단일 기반 위에 데이터, 거버넌스, 분석 및 AI를 결합하여 조직 전체가 정보를 의사 결정과 행동으로 전환할 수 있도록 지원합니다. 신뢰할 수 있는 데이터와 비즈니스 컨텍스트를 핵심으로 삼아, 조직은 안심하고 AI를 확장하고 인사이트에서 행동으로 더 빠르게 나아갈 수 있습니다.

Databricks 플랫폼이 어떻게 기업 인텔리전스를 실현하는지 확인해 보세요. 플랫폼 알아보기.

(이 글은 AI의 도움을 받아 번역되었습니다. 원문이 궁금하시다면 여기를 클릭해 주세요)